基于支持向量机的中长期电力负荷组合预测

• 作者: 何德胜 肖先勇 葛嘉
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中长期负荷 组合预测 结构风险最小化 最小二乘支持向量机 预测风险
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 2965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2008.01.015

摘要

影响中长期负荷的因素多,随机性强,单一预测方法很难满足不同情况的预测需要,组合预测能较好地解决单一模型的不足,但现有组合预测模型主要基于经验风险最小,预测精度受组合模型的限制.本文提出一种基于最小二乘支持向量机的中长期负荷组合预测模型,该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择多项式核函数的最小二乘支持向量机进行组合预测.实际算例表明,本文提出的组合模型预测平均误差仅为1.719%,具有良好的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖先勇	四川大学电气信息学院	223	2612	27.0	42.0
2	葛嘉	四川大学电气信息学院	2	65	2.0	2.0
3	何德胜		2	67	2.0	2.0